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基于动态学习比率BP神经网络的时间序列预测方法
引用本文:丁守銮,王洁贞,胡平.基于动态学习比率BP神经网络的时间序列预测方法[J].中国卫生统计,2002,19(4):194-198.
作者姓名:丁守銮  王洁贞  胡平
作者单位:山东大学卫生统计教研室,250012
基金项目:山东省自然科学基金资助课题 (编号Y2 0 0 0C1 9)
摘    要:目的 探讨人工神经网络在时间序列资料分析中的应用。方法 利用动态学习比率BP算法以双曲正切函数为功能函数的非线性时间序列预测方法。结果 建立HFRS发病率的两种ANN预测模型,其预测精度远远高于传统方法。结论 BP人工神经网络可以用于疾病发病率或死亡率的预测。

关 键 词:BP人工神经网络  非线性时间序列  动态学习比率  发病率  医学统计学

Predictive Method of Nonlinear Time Series Based on Dynamic Error Correction Using BP Neural Network
Ding Shouluan,Wang Jiezhen,Hu Ping.Health Statistical.Predictive Method of Nonlinear Time Series Based on Dynamic Error Correction Using BP Neural Network[J].Chinese Journal of Health Statistics,2002,19(4):194-198.
Authors:Ding Shouluan  Wang Jiezhen  Hu PingHealth Statistical
Abstract:Objective To explore predictive method of nonlinear time series based on using BP neural network.Methods Based on dynamic error correction BP using artificial neural network with Hyperbolic Tangent function as activation function and the number of hidden node six.Results Build two kinds of ANN forecast models of HFRS incidence They are better than traditional method on prediction precision.Conclusion BP artificial neural network can be used to forecast for disease incidence or mortality.
Keywords:BP artificial neural network  Nonlinear time series  Dynamic error corection  Disease incidence
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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